作者：MAHESH KUMAR 下午1：:52

“物联网”的到来为CIO们四处招灾引祸。（是的，我到过现场。），而且不是因为网络连接的事物的数量——是因为通过和围绕这些事情所产生的数据量、多样性和复杂性。

这里有个不可告人的小秘密，或者有些人会说是被人刻意回避的问题：IT机构的数据问题已经存在了。他们花费大量的时间和资源，聚集、分类、标记、处理和分析所需数据，以支持有关资源规划、成本压缩、技术投资、服务质量、法律合规、管理方法和新的IT举措等智能决策。

企业必须创新才能立足。但每一项新的技术都带来了大量涌现的新数据，增加了支持IT决策所需数据的量和复杂性。

数据难题：多年来持续攀升

从大型主机到客户端/服务器的转移带动了IT数据的巨大升级。存储网络引入了数据管理的新层级。服务器虚拟化不仅增加了被管理的虚拟服务器的数量，而且还添加了更多的数据将实物资产映射到虚拟资产上。今天，在私有云或混合云基础设施上运行的应用程序的动态波动实时信息，进一步增加了IT数据的复杂性。

这不只是不断增长的数据量的问题——IT机构也受到了数据复杂性和缺乏语境的挑战。要做出正确的决定，IT必须从各种各样的系统集成数据，并把数据存放至正确的语境中。在IT部门，无数人将其大部分时间花费在数据上——不仅仅是信息系统产生的数据，还包括有关这些系统的数据。

企业的步伐同时也正在加快。在一个实时、不间断的计算环境中，你承担不起花费数周时间来对电子表格进行微调，以便做出关键决策。到时候你分析完这些数据，关于它的一切都已经变了。

现在，又多了物联网

当你给这种组合添加数十亿个的设备——在IT内外——会发生什么？我看到了一场数据的“完美风暴”，它让IT中本已脆弱的决策支持过程面临陷入困境的威胁。

IDC（国际数据公司）估计已安装的可连网的事物将在2020年年底达到2120亿个。

可怕的不是事物的数量，而是这些事物产生的相应的数据量和复杂性。现在对于如何报告并管理这些事物还没有一个标准和一致性。当今的IT决策支持系统正在触及其极限——依靠许多不同的工具和人工——而这在未来可能会崩溃。

这个问题超出了IT部门的界限，延伸到依赖于基础设施的技术的其他企业管理流程。通过物联网，在建筑、工业设备和车辆中出现的复杂性将提供给实时业务决策。GE的工业互联网正在帮助定义一个“大数据”在医疗保健、能源和运输领域应用的新浪潮。

与您的IT决策支持数据建立新的关系

鉴于目前从数据中获取价值的困难性，CIO们面临着在做出重大决策之时缺乏足够信息这样一个不愉快的前景。但在这一现实插足前，仍有机会获取对现有的IT数据更清晰的认识。

你可能会认为当前不成体系的处理数据的方法已经足够（只能说勉强）。即使在当下，缺乏准确的数据也可能会损害IT计划，包括云计算的采用、数据中心整合以及软件定义网络。随着企业不断采用新技术，他们显然不会提供可持续发展的模式——当物联网成为现实会发生什么？

具有前瞻性的企业应当从更好地处理好与这些已在内部的技术和其他信息资产有关的数据方面着手。实施可扩展的、可持续的过程以管理和梳理所有的数据，并使用清理后的数据来支持不同的IT决策。

这不是一个企业可以很容易独自承担的任务-——也不应该是，因为来自企业外部的数据挑战有很多。例如，一个供应商可能会导致数据发生变化，然后引发多个系统的涟漪效应。相反，寻找那些主要经营宗旨是提供纯净数据的合作伙伴，他们能够加速你的数据管理和决策过程。数据作为一种服务的新兴趋势正在这一领域兴起。

通过了解现有资产和技术，你将能够更好地在企业内推动创新——这样你就可以乘着新技术的创新浪潮，而不是淹没在四周充斥的数据中。

Mahesh Kumar 是数据即服务（Data as a Service）BDNA公司的首席营销官。

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